启动tensorboard tensorboard --logdir="log path" 一般是在模型跑完了以后，再进行启动，并且log path要和模型中的路径一样。 记录数据和画图 结构图： 直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域，并且支持嵌套操作：with tf.name_scope(layer_name): with tf.name_scope(‘weights‘): 节点一般是变量或常量，需要加一个“name=‘’”参数，才会展示和命名，如：with tf.name_scope(‘weights‘): Weights =...
# 创建神经网络， 使用tensorboard 展示graph/histogram/scalarimport tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 若没有 pip install matplotlib# 定义一个神经层def add_layer(inputs, in_size, out_size,n_layer, activation_function=None):#add one more layer and return the output of this layerlayer_name="layer%s"%n_layerwith tf.name_scope(layer_name):with tf.name_scope(‘Weights‘...
TensorBoard简介Tensorflow发布包中提供了TensorBoard，用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph、定量指标图以及附加数据。大致的效果如下所示， TensorBoard工作机制TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行。TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据。关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习。下面做个简单介绍。Tensorflow的API中提供了一种叫做Summary的操作，用于...
我用tensorflow2.0利用最新版本Tensorboard运行TensorboardX官方demo（https://github.com/lanpa/tensorboardX ） 时， 出现OSError，在此步骤前已经保证tensorboard与tensorflow安装版本一致，tensorboard系统变量路径正确，tensorboardX正确安装，主机名称设置为localhost（不知是否必须）。 解决方法：更改manager.py （路径为：XXX\site-packages\tensorboard\manager.py） 在pycharm terminal键入：tensorboad --logdir XX...
基于算法专项六，的tensorflow原理，用三层网络结构进行训练手写字数据集 目录 1-手写数字数据集1.1数据集下载1.2数据集读取1.3进行各种样式的显示测试1.3.1显示单张样本1.3.1显示多张样本在一张影像上1.3.1显示多张样本在一张影像上并且在每张影像外面加白框2-用tensorflow框架搭建三层网络，训练手写字数据集2.1技巧1，用全连接方法代替专项六中的矩阵相乘并加上偏置项操作2.2tensorflow补充知识1、tf.one_hot()使用2、tf.nn.sof...
import tensorflow as tf''' 1、scalar(标量) 2、image 3、audio 4、histogram 5、graph '''##可视化 #with tf.variable_scope("foo",reuse=tf.AUTO_REUSE): # with tf.device("/cpu:0"): # x_init1 = tf.Variable(name="init_x",dtype=tf.float32,initial_value=tf.random_normal(shape=[10])) # x = tf.Variable(initial_value=x_init1,name='x') # y = tf.constant(3.0) # z = x+y # #w...
TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具，能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算。 TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。 1.构建简单的TensorBoard日志输出import tensorflow as tfinput1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name="input1")input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3], name="input2"))output = tf.add_n([input1, input2], name="add")writer = tf.summary.Fi...
我正在尝试使用TensorFlow 2.0设置图像识别CNN.为了能够分析我的图像增强,我想看到我在张量板中输入网络的图像. 不幸的是,我无法弄清楚,如何使用TensorFlow 2.0和Keras做到这一点.我也没有找到关于此的文档. 为简单起见,我展示了MNIST示例的代码.我如何在此处添加图像摘要？import tensorflow as tf (x_train, y_train), _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()def scale(image, label):return tf.cast(image, tf.float32) / 255...
☆具体操作在bilibili这儿：https://www.bilibili.com/video/BV1Zt411T7zE?p=3 1 先下载cuda工具包（cudatoolkit）和cudnn cudatoolkit的选择在另一篇文章中说过了 https://blog.csdn.net/ahao6666666/article/details/113733621 cudnn的下载直接选择最新的即可，我的cudnn的版本目前是7.6.5 2 以管理员身份启动anaconda prompt，然后运行此命令 注意是pip安装，而不是conda pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.do...
我希望在张量板中有一个混淆矩阵的视觉效果.为此,我正在修改Tensorflow Slim的评估示例：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/eval_image_classifier.py 在此示例代码中,Accuracy已经提供但是不可能直接添加“confusion matrix”度量标准,因为它不是流式传输. 流媒体指标和非流媒体指标有什么区别？ 因此,我试图像这样添加它：c_matrix = slim.metrics.confusion_matrix(predictions, labels)#These operations...